4.1.1安徽省農(nóng)業(yè)保險發(fā)展過程策和安徽省政府的支持下，這在某種程度上暗示了農(nóng)業(yè)保險得到了快速發(fā)展(張子凡，1991年至1993年，由于政府對農(nóng)業(yè)保險的大力支持和宣傳，安徽省農(nóng)業(yè)保險在全率達到212%,造成了巨大的損失(陳思遠，趙天磊，2020)。這在某種程度上指出人下了堅實的基礎。從1996年開始，政府逐步取消了各種農(nóng)業(yè)保險優(yōu)惠政策。社會保險徽省農(nóng)業(yè)保險業(yè)務開始逐漸萎縮(周靖宇，徐嘉誠，2021)。從1998年到2006年，一直處于逐漸萎縮的狀態(tài)。2004年安徽省農(nóng)業(yè)保險保費收入98萬元，賠償支出48萬元，最低。但從2007年開始，中央政府開始了農(nóng)業(yè)保險保費補貼試點。2007年，安徽省農(nóng)業(yè)保險保費收入5343萬元，是2006年120萬元的44倍；賠付支出677萬元，是2006年的10倍。2008年是里程式的一年，安徽省已保險股份有限公司將在同年啟動。2008年，安徽省農(nóng)業(yè)保險保費收入已于前文的詳細剖析結(jié)果截至2017年，安徽省農(nóng)業(yè)保險保費收入24.18萬元，是2004年的2400多倍；賠付支出1648.01萬元，是2004年的3400多倍。表4-1安徽省1998-2017年份保費收入(萬元)賠付支出(萬元)4.2安徽農(nóng)村信貸發(fā)展現(xiàn)狀從98年到現(xiàn)在，安徽省農(nóng)村信貸前進的步伐從未停下，極大地促進了安徽農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展。近年來，安徽省農(nóng)村信貸余額呈現(xiàn)出總體增長趨勢。雖然97年之前安徽省超過1000000萬元，這顯示出達到前所未有的高度，此后，安徽省農(nóng)村信貸規(guī)模不斷擴大。1998年安徽省農(nóng)村貸款余額為1093215萬元，2016年安徽省農(nóng)村貸款余額增至83455932萬元，是1998年的76倍，農(nóng)村貸款額依然穩(wěn)步增長。這極大地促進了農(nóng)村金融的發(fā)展，同時推動了農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)和農(nóng)民的增收(吳明杰，孫浩淼，2022)。致農(nóng)村信貸資金缺乏。雖然中央和地方每年都有專項資金支貸資金需求總量巨大(鄭皓天，何啟航，2023)。從上述分析可以得出金融機構(gòu)通過信2017年農(nóng)村貸款已達8300億。發(fā)行農(nóng)村信貸的機構(gòu)主要為金融機構(gòu)，即中國農(nóng)業(yè)銀行、4.3安徽省農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)村信貸關(guān)系貸的一個共同特點就是服務農(nóng)村(黃俊馳，高逸，2024)。期長，災害多，信貸機構(gòu)面臨的風險較高(林澤昊，唐振宇，2020)。長期以往，信貸區(qū)的發(fā)展(邱奕辰，余睿哲，2019)。它提示本文，未來的研究可以更加聚焦于揭示難問題各地區(qū)普遍存在的問題，主要原因在于農(nóng)民自身實力基礎不強和抗風險能力2021)。在與同行研究的對比中，作者發(fā)現(xiàn)，盡管在具體結(jié)果的表述上可能存在細微差5農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)村信貸協(xié)同發(fā)展實證分析5.1變量的選取費收入為解釋變量設立模型，分析兩者之間的相關(guān)性，變量的基礎數(shù)據(jù)見表5.1。年份農(nóng)村貸款額(萬元)農(nóng)業(yè)保險保費收入(萬元)1998年至2017年保費收入數(shù)據(jù)來自1999年至2018年安徽統(tǒng)計年鑒；1998年至2009年農(nóng)村貸款額數(shù)據(jù)來自安徽統(tǒng)計年鑒；2010年至2017年農(nóng)業(yè)貸驗，變量LNY、LNX的單位根檢驗，結(jié)果如表5.3界值界值臨界值不平穩(wěn)不平穩(wěn)不平穩(wěn)不平穩(wěn)由表5.3可知，變量LNY、LNX和一階差分序列□LNY、□LNX的ADF統(tǒng)計量的值都大于其在1%,5%,10%水平下的Mackinnon臨界值，表明兩個變量均存在單位根，為非平穩(wěn)序列。變量LNY和的LNX二階差分序列□LNY的ADF統(tǒng)計量值小于其在5%,10%水平下的Mackinnon臨界值，LNX的ADF統(tǒng)計量值小于其在1%,5%,10%水平下的Mackinnon臨界值。在此文中，作者依據(jù)現(xiàn)有思路構(gòu)建了計算體系，均是二階平穩(wěn)序列(顧家明，錢文博，2018)。差分序列是平穩(wěn)的，如果將非平穩(wěn)序列分析為平穩(wěn)序列，則存在“偽回歸”的可能性。檢驗變量間協(xié)整相關(guān)性的方法有很多種。本文選擇了基于回歸殘差的協(xié)整檢驗方法，即兩步法，首先用最小二乘法(OLS)對兩個變量進行回歸，得到殘差序列，然后對殘差序列進行ADF檢驗。表5-41%臨界值5%臨界值10%臨界值在5%的置信度水平下，殘差序列平穩(wěn)，說明變量之間具有協(xié)整關(guān)系。對于這一部分的計量分析方法中的最小二乘法(OLS)估計回歸模型，估計結(jié)果如表5-5所示。表5-5標準差t檢C000)變量InX的t檢驗值為8.46,在5%的顯著性水平下，大于t臨界值，變量X顯著。R=0.7989相對不高，模型對樣本的擬合程度不是很好，說明農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)村信貸影響的重要性不是很高，基于此可察覺導致該結(jié)果的原因可能是由于數(shù)據(jù)的可得性等因素使本文數(shù)據(jù)選擇的年限跨度較小，對回歸結(jié)果有一定的影響，但是其并不影響對農(nóng)業(yè)保險和農(nóng)村信貸相關(guān)性的分析(潘一帆，楊思遠，2020)。驗結(jié)果如表5-6所示(羅志剛，蔡一鳴，2021)。經(jīng)過對不同渠道和種類的信息實施全表5-6原假設觀察數(shù)F檢驗值在5%的置信度水平下，拒絕lnX不是InY的格蘭杰原因的原假設5.7實證結(jié)論及原因分析保險的影響程度，說明農(nóng)業(yè)保險是促進農(nóng)村信貸增長的重要因素(韓嘉誠，馬浩淼，2022)。此外，農(nóng)業(yè)保險是推動農(nóng)村信貸發(fā)展的原因，而農(nóng)村信貸不是推動農(nóng)業(yè)保險發(fā)果的精確性(朱啟航，林逸靖，2023)。這種深化不僅體現(xiàn)在對概念本質(zhì)的深入剖析上，6.1農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)村信貸協(xié)同發(fā)展的經(jīng)驗借鑒信貸與農(nóng)業(yè)保險相互合作，憑借已有成果可得出推導結(jié)果共同促進美國農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展。美國合作制度經(jīng)過政府多次整頓，各方面都相對完善(何振宇，王宏毅，2024)。命有關(guān)人員解決這一問題。后來美國頒布了《聯(lián)邦農(nóng)村信貸法案》,美國農(nóng)村金融合作與農(nóng)業(yè)保險的合作，依據(jù)該理論框架研究可推導美國信貸合作體系建立了比較全面的數(shù)據(jù)庫的同時也完善了相關(guān)的擔保體系和保險服務，不僅分散了信貸機構(gòu)的風險還拓寬了農(nóng)業(yè)保險的市場(李澤昊，趙睿哲，2020)。來決定。借款金額和借款期限也在一定程度上影響著是否借款。于此特定環(huán)境其端倪農(nóng)民購買此類產(chǎn)品可以不用抵押物品申請貸款(宋靖宇，孫啟明，2019)。如果款的借款人信息記錄在農(nóng)業(yè)保險的系統(tǒng)中。借款人的不良信6.2針對保險公司和信貸機構(gòu)的建議所以為了農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)村信貸的長期協(xié)同發(fā)展可以通過共享，促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展。信息共享在降低二者操作風險的司可以根據(jù)被保險人的信用進行風險識別；風險大相應的貸款利率高反之風險小貸款利率低(譚明杰，吳逸飛，2022)。信貸機構(gòu)同樣也可以利用信息共享平臺獲取借款人用不好的借款人，信貸機構(gòu)可以考慮提高利率或者不險與農(nóng)村信貸合作的新產(chǎn)品，充分發(fā)揮農(nóng)村金融體系的作用(許文博，鄭啟航，2023)。理論，還提出了新的見解，為理論的發(fā)展提供了新的視角，并探的同時能夠推動保險市場的發(fā)展。相要滿足三方的需求可以設計個性化的農(nóng)村信貸保貸知識全面的員工導致宣傳活動的難以進行。我們可以通過以下三個方面進行改進(孔天磊，黃嘉誠，2024):一是結(jié)合地方政府的補貼和政策，做好政府宣傳工作。未來的紙等。保險公司在宣傳的時候也要提高農(nóng)民的風險意識和風險防范能力(嚴啟明，邱逸皓，2020)。三是保險公司和信貸機構(gòu)要加快自身發(fā)展，提高專業(yè)技能和服務水平。在6.3.1完善相關(guān)法律法規(guī)上鉆空子(姜一帆，余嘉誠，2019)。第一政府應該相應的法律法規(guī)。法律應明確規(guī)定6.3.2加強金融監(jiān)管□口手段。目前我國農(nóng)村經(jīng)濟監(jiān)管還存在一些問題。依據(jù)這些表現(xiàn)可以判斷出我們應該從以下幾個方面進行改進。第一除行業(yè)監(jiān)管外，各行業(yè)監(jiān)管機構(gòu)應加強合作。中國保監(jiān)會和銀監(jiān)會應相互配合，制定切實可行的監(jiān)管政策，嚴格監(jiān)管避免出現(xiàn)各種亂收費，欺騙農(nóng)戶的事情發(fā)生。中國保監(jiān)會和銀監(jiān)會還應建立信貸風險防控機制，進行風險評估和預測。根據(jù)風險的嚴重程度制定不同的監(jiān)管對策，為監(jiān)管提供參考(戴振宇，陳嘉誠，2022)。在思維方式上，本文遵循了章教授推崇的系統(tǒng)化和邏輯嚴謹性的原則。針對多監(jiān)管、交叉監(jiān)管的現(xiàn)象，各監(jiān)管部門要各司其職、相互溝通、共同分析農(nóng)村金融機構(gòu)的合作情況，制定相應的農(nóng)村金融監(jiān)管制度。同時各監(jiān)管部門也要積極配合，由此可以推知其意加強合作監(jiān)管，整治監(jiān)管部門風氣，對監(jiān)管部門和監(jiān)管人員進行培訓，提高監(jiān)管的意識與規(guī)范監(jiān)管手段，落實“三嚴三實”的工作作風。監(jiān)管者應嚴格自律、用權(quán)和修養(yǎng)。要始終堅持公平正義的監(jiān)督原則。一旦發(fā)現(xiàn)有以權(quán)謀私的情況，就要嚴懲，維護金融監(jiān)管秩序。由于農(nóng)業(yè)保險意識淡薄，農(nóng)業(yè)保險費高，大多數(shù)人不愿投保。農(nóng)業(yè)風險造成的自然災害是巨大的，單靠保險公司獨立理賠將給保險公司帶來巨大的經(jīng)濟壓力，降低保險公司開展農(nóng)業(yè)保險業(yè)務的積極性。因此，政府應發(fā)揮主觀能動性，加強經(jīng)濟支持和財政補貼政策，減輕農(nóng)民、信貸機構(gòu)和保險公司的經(jīng)濟壓力。為了增強研究的透明度和可重復性，本文詳細記錄了所有研究步驟，包括數(shù)據(jù)處理過程、分析方法的選擇依據(jù)以及任何可能影響結(jié)果的決策點。首先，政府可以給參保農(nóng)民相應的補貼，提高農(nóng)民積極性，如果發(fā)生了重大災害，政府可以提高補貼促進農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。其次，政府可以給保險機構(gòu)和信貸機構(gòu)一定的財政優(yōu)惠，補貼公司的經(jīng)營性支出，分散風險。最后，政府也應借鑒他國的成功經(jīng)驗，對推出信用保險產(chǎn)品的金融機構(gòu)給予稅收優(yōu)惠，鼓勵信貸機構(gòu)發(fā)放貸款為農(nóng)民提供足夠的經(jīng)濟支撐。[1]曹鑫璐，江紅莉，戴淳藝，趙瑩，白茜池.農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)村信貸協(xié)同發(fā)展研究一一以長三角為例[J].中國集體經(jīng)濟，2018(30):91-92.29(14):187-188.[3]雷啟文，顧清瀾.我國農(nóng)村信貸和農(nóng)業(yè)保險互動模式研究[J].農(nóng)村實用技術(shù)，2019(02):26+28.[4]陶景行，辛睿哲.“農(nóng)業(yè)保險+信貸”融資增信模式分析一一基于對張家口、蚌埠和奎屯三個典型案例的研究[J].金融發(fā)展評論，2020(01):96-1[5]伍博遠，宋靖.泰安市農(nóng)村信貸擔保機制研究[D].山東農(nóng)業(yè)大學，2018.[6]崔明杰，駱景云.農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)村信貸保障作用的實證研究[J].農(nóng)村金融研究，2018(12):46-50.[7]閻天佐，齊嘉言.我國農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)村信貸間協(xié)同關(guān)系研究[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與管理，2018(02):47-56.[8]舒俊熙，秦正陽.信貸、保險、“信貸+保險”的扶貧效果比較研究[J].保險研究，2019(02):63-77.[9]彭志誠，韓啟銘.農(nóng)村貸款與農(nóng)業(yè)保險聯(lián)動研究：機理分析與聯(lián)動效應[J].中國市[10]袁浩淼，唐啟航.我國農(nóng)村信貸與農(nóng)業(yè)保險的協(xié)同發(fā)展現(xiàn)狀[J].商訊，020(05):77+79.[11]孟睿德，姜子淳.農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)村信貸協(xié)同發(fā)展研究一—以長三角為例[J].中國集體經(jīng)濟，2018(30):91-92.ofevidenceandasetofpropositionsforup-scaling[J2015,23(01):5-57.experimentwithcoffeefarmOrganization,2019,166(10):12-27.[14]Owusu,V.Credit-ConstrImplicationsofAttributeNon-AttendanceinDiscret2018Conference,July28-August2,2018,Vancouver,BritishColumbi